Big data y el análisis predictivo van de la mano pero, igual que ocurría con los grandes datos en sus primeros momentos, predictive anaytics todavía tiene la capacidad de desconcertar a todos aquéllos que, no saben muy bien en qué consiste, no confían en sus posibilidades o se auto-limitan a un reducido número de sus múltiples usos, restringiendo el mar de oportunidades por el que la analítica avanzada les puede guiar.
Créditos fotográficos: "Teamwork Eye Vision Concept With Business Hand" by 2nix
Hoy día, tal y como pone de manifiesto un estudio de Alteryx, tanto big data como el análisis predictivo se emplean fundamentalmente en marketing y ventas. Los usos más extendidos son:
Afianzamiento de las campañas de marketing.
Lanzamiento de nuevos productos.
Aumento de la cartera de clientes.
Expansión de mercados.
Esfuerzos comerciales y publicitarios que se ven generosamente recompensados con la ayuda extra que da la solidez de los datos en que se apoya predictive analytics. Fallar es cada vez más complicado, los clientes y usuarios cada vez resultan más conocidos, incluso la competencia está en el punto de mira y, detectar su siguiente movimiento, es tan sencillo como aplicar un algoritmo matemático. Pero, ¿por qué limitar el alcance de las predicciones y su aplicación dentro de la organización?
Llegan tiempos de cambio y se prevé que, en los próximos tres años, el destino de big data y el análisis predictivo no se limite al marketing y las ventas y sea también, en mayor medida:
La optimización de procesos, en un 77%.
La minimización del riesgo, en un 69%.
El aseguramiento de la calidad, en un 52%.
Esta transformación viene motivada por un cambio en el propio usuario consumidor de grandes datos y pronósticos. Hoy día, las empresas que buscan profesionales capaces de trabajar con big data y análisis predictivo se conforman con una mayoría de estadísticos. Nada menos que un 76% frente al 63% de analistas de negocio. Pero en un futuro no demasiado lejano las tornas cambiarán y quienes ostenten esta última cualificación liderarán el mercado laboral de los datos (86% analistas frente a 79% estadísticos).
Lo cierto es que además de conocimientos de estadística, matemáticas y probabilidad, para filtrar big data y procesarlo en el tamiz del análisis predictivo hay que contar con un perfil muy completo que aporte:
Conocimiento del negocio, en un 74%.
Conocimiento y comprensión de las fuentes de datos, en un 67%.
Capacidad analítica y pensamiento crítico, en un 67%.
Cualificación en alguna disciplina cuantitativa como las mencionadas anteriormente, en un 34%.
Profesionales mejor preparados, herramientas más potentes y ¿los mismos datos? Los datos no son nunca los mismos, ya que su crecimiento es exponencial e imparable, pero las fuentes no varían, aunque sí lo haga su impacto en las conclusiones finales:
76% de los datos provienen de textos.
72% de los datos reflejan información geoespacial.
65% es el porcentaje en que los medios sociales se ven representados en el predictive analytics del futuro.
No es casualidad que el 72% de las empresas que invierten en análisis predictivo estén al mismo tiempo llevando a cabo algún tipo de estrategia, proyecto o acción big data. Estos esfuerzos se aplican:
En un 65% al marketing.
En un 54% a las ventas.
En un 49% a la gestión ejecutiva.
En un 46% al servicio al cliente.
Pero, corren nuevos tiempos y es hora de ampliar horizontes. Hay quienes ya lo están haciendo.